导读:本文包含了信用评分技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:信用评分,信贷可获得性,中小企业融资,贷款技术
信用评分技术论文文献综述
中国人民银行舟山市中心支行课题组,刘海应,顾宏斌,王若萱,钟添祯[1]（2019）在《中国(浙江)自贸区银行业信用评分技术研究及应用探讨——基于中小企业信贷可获得性实证分析》一文中研究指出结合区域特色行业,采集自贸区金融机构相关调研数据,对目前信用评分技术在中小企业信贷融资中的应用效果和程度进行实证研究。研究结果表明:信用评分技术对中小企业融资总体呈正面影响;中小企业不同行业信贷可获得性存在一定差异;与大中型银行相比,小型银行更倾向于为中小企业融资;信用评分技术与其他贷款技术之间存在相互影响的关系。(本文来源于《征信》期刊2019年02期）
段光强,杨春明,张晖[2]（2018）在《高校学生信用评分系统关键技术研究》一文中研究指出针对高校学生信用评分系统的数据融合、冲突检测、信用评分模型等关键问题,以学校诚信教育、助学贷款、奖学金评定等提供决策依据的实际需求为目标,文章设计了高校学生信用评分系统的架构,并提出了增加时间信任函数的DS证据理论解决数据冲突问题,以及层次分析+"最近最有效"原则的信用评分模型。结果表明该系统具有较高的稳定性、评分准确性和实用价值。(本文来源于《中国教育网络》期刊2018年11期）
倪显情[3]（2017）在《基于数据挖掘技术的信用评分卡模型》一文中研究指出由于市场细分、行业间激烈的竞争、客户行为记录的庞大体量,传统的信用审核已经不能满足银行和金融机构对客户的风险信用的判定及客户等级的评定。如何对客户风险进行评判实现风险和收益的匹配是银行和金融机构面临的主要问题。为了对客户风险进行合理的判断,实现风险和收益的平衡,引入评分卡模型。本文通过以下五个方面进行分析:首先,通过研究历史文献及前人对信用评分卡模型的研究,了解评分卡模型的发展和如何利用数据挖掘技术对其进行实证,寻找解决办法。其次,变量的选择。结合上海某金融借贷企业的数据,最终引入的客户特征有年龄、性别、婚姻情况、学历、每月工资收入、住房情况、单位性质、是否有车、是否有物业等。之后,利用数据挖掘原理和SAS、R软件,建立并综合分析了logistic回归、决策树、SVM、神经网络分类模型,认为logistic分类模型更适合本文的研究目的。通过logistic回归模型对变量的分析,发现客户的年龄、性别、住房情况、单位性质、是否有车等因素对客户的坏好比有一定的影响。然后,通过证据权重转换(WOE)对影响因素进行评分,得到每个客户的总评分。企业可以依据自身业务的需求及实际经验,根据客户的总评分将客户分为各个等级,实现市场细分的客户定位及风险和收益的匹配。最后对本文进行了总结。(本文来源于《苏州大学》期刊2017-04-01）
盛惠[4]（2017）在《数据挖掘技术在零售银行申请信用评分卡上的应用》一文中研究指出我们通过着名的数据分析软件SAS,用决策树、逻辑回归和支持向量机叁种方法来分析银行的客户数据,并构建评分卡模型。对比结果发现,每个模型都有一定的预测能力,而逻辑回归在这叁种技术中综合表现最好,并且是银行最常采用的技术。在评分卡建模过程中,数据是构建模型的基础,没有数据,就是“巧妇难为无米之炊”。然而实际数据一般都受到了“污染”,所以需要对数据进行预处理,主要有:数据去重,转换以及相关变量的聚类衍生等。论文的创新之处在于:1.分别采用决策树、逻辑回归和支持向量机建立评分卡模型并进行预测;2.我们综合比较了模型预测的准确性、稳定性、适用性、解释性等方面,得出了一般性的结论。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-01-01）
董晓林,陶月琴,程超[5]（2015）在《信用评分技术在县域小微企业信贷融资中的应用——基于江苏县域地区的调查数据》一文中研究指出本文根据江苏省县域地区调研数据,实证分析信用评分技术对小微企业信贷可获性的影响,在此基础上,通过构建贷款技术指数,运用联立方程模型检验信用评分技术与其他贷款技术之间的相互关系,并进一步衡量信用评分技术在县域小微企业信贷业务中的应用程度。研究结果表明:信用评分技术能够显着提高小微企业信贷可获性,然而现阶段样本地区小规模银行的信用评分技术应用程度不高,其主要作用是对其他贷款技术的补充和辅助。(本文来源于《农业技术经济》期刊2015年10期）
吴智晖[6]（2015）在《小企业信用评分模型:关键技术与应用》一文中研究指出本文在对小企业信用评分模型的基本原理和关键技术进行分析的基础上,提示小企业信用评分模型应用中的误区,并提出在银行信贷工作中应用小企业信用评分模型的对策建议。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2015年06期）
程超,赵春玲[7]（2015）在《信用评分技术在商业银行的应用——基于对信贷可获性、不良贷款率和经营绩效的实证分析》一文中研究指出本文采用Bankscope数据库64家小银行2003—2012年的面板数据,论证了信用评级技术对中小企业信贷可获性、中小企业不良贷款率和银行经营绩效的影响,以及该影响随时间如何变化。研究结果表明:(1)信用评分贷款技术对中小企业信贷可获性有显着的正向影响,且影响程度不随时间而变化;(2)信用评分技术对银行中小企业不良贷款率影响显着为负,但随着时间的推移,该效果减弱;(3)信用评分技术的采用在初期对银行利润有负向影响,随着时间的推移,其对银行利润的正向影响逐渐开始显现。(本文来源于《南京财经大学学报》期刊2015年01期）
叶大清,李英浩[8]（2014）在《信用评分:数据、技术和应用》一文中研究指出在美国，有很多机构可以提供信用评分的相关服务，比如专业的信用评估公司和征信机构。美国的费埃哲征信评分是一种个人信用评级法，已经得到社会广泛接受。 一、信用评分技术的应用 信用评分技术广泛应用在征信机构提供的通用信用评分和信贷机构特有的(本文来源于《金融时报》期刊2014-12-20）
周闯洋[9]（2014）在《业主信用评分法:小微企业贷款技术的创新》一文中研究指出一、业主信用评分法:小微企业贷款决策的有效方法如何结合我国小微企业的经营特点对小微企业贷款进行定价是当前我国银行急待解决的问题。在西方银行信贷技术中,信用评分型贷款是以小微企业所有者以及企业硬性信息相结合进行贷款决策的一种贷款创新技术。90年代中期开始,美国部分商业银行在小微企业贷款业务中,使用一种新的方法:业主信用评分法,即根据小企业业主的相关个人信用记录,应用计算机统计模型软件对企业信用进行自动评分,以评分结果作为贷款决策的重要依据。这种信用评分模型设计的贷款额度上限是25万(本文来源于《现代审计与经济》期刊2014年03期）
周闯洋[10]（2014）在《业主信用评分法:小微企业贷款技术的创新》一文中研究指出小微企业的信贷价值和业主的信贷价值是密切相关的,通过小微企业主个人的信用历史预期小微企业未来的还款表现,这就是业主信用评分法的基本思想。本文总结了业主信用评分法在美国的发展与应用,通过分析我国小微企业贷款信用评分的现状与问题,提出要借鉴业主信用评分法,促进我国小微企业贷款的创新。(本文来源于《金融纵横》期刊2014年06期）
信用评分技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对高校学生信用评分系统的数据融合、冲突检测、信用评分模型等关键问题,以学校诚信教育、助学贷款、奖学金评定等提供决策依据的实际需求为目标,文章设计了高校学生信用评分系统的架构,并提出了增加时间信任函数的DS证据理论解决数据冲突问题,以及层次分析+"最近最有效"原则的信用评分模型。结果表明该系统具有较高的稳定性、评分准确性和实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信用评分技术论文参考文献
[1].中国人民银行舟山市中心支行课题组,刘海应,顾宏斌,王若萱,钟添祯.中国(浙江)自贸区银行业信用评分技术研究及应用探讨——基于中小企业信贷可获得性实证分析[J].征信.2019
[2].段光强,杨春明,张晖.高校学生信用评分系统关键技术研究[J].中国教育网络.2018
[3].倪显情.基于数据挖掘技术的信用评分卡模型[D].苏州大学.2017
[4].盛惠.数据挖掘技术在零售银行申请信用评分卡上的应用[D].上海交通大学.2017
[5].董晓林,陶月琴,程超.信用评分技术在县域小微企业信贷融资中的应用——基于江苏县域地区的调查数据[J].农业技术经济.2015
[6].吴智晖.小企业信用评分模型:关键技术与应用[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2015
[7].程超,赵春玲.信用评分技术在商业银行的应用——基于对信贷可获性、不良贷款率和经营绩效的实证分析[J].南京财经大学学报.2015
[8].叶大清,李英浩.信用评分:数据、技术和应用[N].金融时报.2014
[9].周闯洋.业主信用评分法:小微企业贷款技术的创新[J].现代审计与经济.2014
[10].周闯洋.业主信用评分法:小微企业贷款技术的创新[J].金融纵横.2014